(57)【要約】  【課題】短い割符生成時間で高画質な割符画像を生成でき、解像度の高い秘密画像を復号できる割符画像生成方法と装置、復号方法と装置を提供すること。  【解決手段】まず、割符性のある複数枚の種画像のセットを準備する(S101)。種画像は、割符画像生成方法により秘密画像と一様濃度のカバー画像から生成し、必要に応じて秘密画像の領域分割情報を用いて領域内のみで画素セットの配置換えなどのランダマイズ化を行う。次に、複数枚の種画像のセットから複数の閾値マトリクスのセットを作成する(S102)。次に、複数の閾値マトリクスのセットを用いて入力濃淡画像から複数枚の割符画像を作成する(S103)。閾値マトリクスを割符画像とすることもできる。割符画像をそれぞれ透明媒体に印刷し、該透明媒体に透過光を照射することにより、または画素ごとに論理積演算や最小値を求める演算を実行することにより秘密画像を復号できる。  【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
割符性のある複数枚の種画像のセットを準備する第１のステップと、前記種画像のセットから閾値マトリクスのセットを作成する第２のステップと、前記閾値マトリクスのセットを用いて複数枚の割符画像を作成する第３のステップを有することを特徴とする割符画像生成方法。
【請求項２】
前記第２のステップは、種画像をランダマイズ化する処理を含むことを特徴とする請求項１に記載の割符画像生成方法。
【請求項３】
前記種画像をランダマイズ化する処理は、秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで複数割符間の画素セットの配置換えを行うことを特徴とする請求項２に記載の割符画像生成方法。
【請求項４】
前記第２のステップは、割符性のある複数枚の種画像から複数枚の異なるバイナリパターン画像を作成する処理と前記バイナリパターン画像から閾値マトリクスのセットを作成する処理を含み、前記バイナリパターン画像を作成する処理は、秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで種画像間の画素セットは壊さずに画素の配置換えを行う処理を含むことを特徴とする請求項１に記載の割符画像生成方法。
【請求項５】
前記画素の配置換えを行う処理は、秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで複数の位置を選び、画素セットの位置の交換を繰り返し行うことを特徴とする請求項４に記載の割符画像生成方法。
【請求項６】
秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで複数の位置を選ぶ際、該位置をランダムに選ぶことを特徴とする請求項５に記載の割符画像生成方法。
【請求項７】
秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで複数の位置を選ぶ際、複数枚の種画像において疎密計算値の加重和をとることを特徴とする請求項５に記載の割符画像生成方法。
【請求項８】
秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで複数の位置を選ぶ際、複数枚の種画像中の１枚の種画像で算出した値を使用して位置を選ぶことを特徴とする請求項５に記載の割符画像生成方法。
【請求項９】
秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで複数の位置を選ぶ際、複数枚の種画像で算出した値を交互に使用して位置を選ぶことを特徴とする請求項５に記載の割符画像生成方法。
【請求項１０】
秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで複数の位置を選ぶ際、複数枚の種画像で算出された値の中の最大値または最小値を使用して位置を選ぶことを特徴とする請求項５に記載の割符画像生成方法。
【請求項１１】
画素セットの位置の交換を繰り返し行う際、秘密画像をもとに領域分割した複数の領域で交互に画素交換を行なうことを特徴とする請求項５に記載の割符画像生成方法。
【請求項１２】
画素交換の交換頻度を領域の面積比から決定することを特徴とする請求項１１に記載の割符画像生成方法。
【請求項１３】
前記第３のステップは、多階調の入力濃淡画像に対して前記第２のステップで作成した閾値マトリクスのセットを用いて２値化もしくは多値化を行うことにより複数枚の割符画像を作成することを特徴とする請求項１に記載の割符画像生成方法。
【請求項１４】
前記第３のステップは、前記第２のステップで作成した閾値マトリクスそのもの、あるいは前記第２のステップで作成した閾値マトリクスを処理することにより得られる画像を割符画像とすることを特徴とする請求項１に記載の割符画像生成方法。
【請求項１５】
前記第２のステップは、第１の閾値マトリクスから第２の閾値マトリクスを作成する処理を含むことを特徴とする請求項１に記載の割符画像生成方法。
【請求項１６】
任意の手法を用いて作成された第１の閾値マトリクスと秘密画像から前記第１の閾値マトリクスとの間で割符性を有する第２の閾値マトリクスを作成し、前記第１および第２の閾値マトリクスを用いて割符画像を作成することを特徴とする割符画像生成方法。
【請求項１７】
複数枚の割符画像を重畳処理しても濃度を変化させる必要がない領域については、第１の閾値マトリクスの値を第２の閾値マトリクスにそのままコピーすることを特徴とする請求項１５または１６に記載の割符画像生成方法。
【請求項１８】
残りの領域については、第１の閾値マトリクスの値をその中間値で折り返して第２の閾値マトリクスにコピーすることを特徴とする請求項１７に記載の割符画像生成方法。
【請求項１９】
複数枚の割符画像を重畳処理しても濃度を変化させる必要がない領域と残りの領域との境界付近の第２の閾値マトリクスに補正を加えることを特徴とする請求項１８に記載の割符画像生成方法。
【請求項２０】
残りの領域については、バイナリパターン画像を入力し、残りの領域の一部または全てで疎密の計算を行い、閾値マトリクスの閾値を作り直すことを特徴とする請求項１７に記載の割符画像生成方法。
【請求項２１】
入力するバイナリパターン画像の全てまたは一部がランダム画像であることを特徴とする請求項２０に記載の割符画像生成方法。
【請求項２２】
入力するバイナリパターン画像の全てまたは一部が割符性のある種画像であることを特徴とする請求項２０に記載の割符画像生成方法。
【請求項２３】
入力するバイナリパターン画像の全てまたは一部が、第１の閾値マトリクスの値をその中間値で折り返して作成した閾値マトリクスに一定値を入力してディザ処理を行って生成したバイナリパターン画像であることを特徴とする請求項２０に記載の割符画像生成方法。
【請求項２４】
残りの領域において第１の閾値マトリクスに一定値を入力して閾値処理を行って生成したバイナリパターン画像を固定して残りの領域の疎密計算を行なうことを特徴とする請求項１７に記載の割符画像生成方法。
【請求項２５】
残りの領域の閾値集合を用いて作り直したバイナリパターン画像を入力して閾値を割り当て直し、残りの領域の閾値集合が第１の閾値マトリクスと第２の閾値マトリクスで等しくなるようにしたことを特徴とする請求項１７に記載の割符画像生成方法。
【請求項２６】
請求項１または１６により作成された複数枚の割符画像をそれぞれ透明媒体に印刷し、該透明媒体に透過光を照射することにより、または画素ごとに論理積演算や最小値を求める演算を実行することにより秘密画像を復号することを特徴とする復号方法。
【請求項２７】
割符性のある複数枚の種画像のセットを準備する第１の手段と、前記種画像のセットから閾値マトリクスのセットを作成する第２の手段と、前記閾値マトリクスのセットを用いて複数枚の割符画像を作成する第３の手段を備えることを特徴とする割符画像生成装置。
【請求項２８】
前記第２の手段は、種画像をランダマイズ化する処理手段を含むことを特徴とする請求項２７に記載の割符画像生成装置。
【請求項２９】
前記種画像をランダマイズ化する処理手段は、秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで複数割符間の画素セットの配置換えを行うことを特徴とする請求項２８に記載の割符画像生成装置。
【請求項３０】
前記第２の手段は、割符性のある複数枚の種画像から複数枚の異なるバイナリパターン画像を作成する処理手段と前記バイナリパターン画像から閾値マトリクスのセットを作成する処理手段を含み、前記バイナリパターン画像を作成する処理手段は、秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで種画像間の画素セットは壊さずに画素の配置換えを行う処理を含むことを特徴とする請求項２７に記載の割符画像生成装置。
【請求項３１】
前記第３の手段は、多階調の入力濃淡画像に対して前記第２の手段で作成した閾値マトリクスのセットを用いて２値化もしくは多値化を行うことにより複数枚の割符画像を作成することを特徴とする請求項２７に記載の割符画像生成方法。
【請求項３２】
前記第３の手段は、前記第２のステップで作成した閾値マトリクスそのもの、あるいは前記第２のステップで作成した閾値マトリクスを処理することにより得られる画像を割符画像とすることを特徴とする請求項２７に記載の割符画像生成装置。
【請求項３３】
前記第２の手段は、第１の閾値マトリクスから第２の閾値マトリクスを作成する処理手段を含むことを特徴とする請求項２７に記載の割符画像生成装置。
【請求項３４】
任意の画像からハーフトーン技術を利用して作成された第１の閾値マトリクスと秘密画像から前記第１の閾値マトリクスとの間で割符性を有する第２の閾値マトリクスを作成する手段と、前記第１および第２の閾値マトリクスを用いて割符画像を作成する手段を備えることを特徴とする割符画像生成装置。
【請求項３５】
請求項２７または３４により作成された複数枚の割符画像をそれぞれ透明媒体に印刷する手段と、該透明媒体に透過光を照射することにより、または画素ごとに論理積演算や最小値を求める演算を実行することにより秘密画像を復号する手段を備えることを特徴とする復号装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、割符画像生成方法、復号方法、割符画像生成装置および復号装置に関し、特に、高品質な割符画像を高速に生成でき、また解像度の高い秘密画像を復号できる割符画像生成方法、復号方法、割符画像生成装置および復号装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ハーフトーン技術を利用した割符画像成方法が提案されている。割符とは一枚または一部の割符から秘密情報は分からないが、複数枚の割符を重畳処理すると秘密情報が分かるものである。
【０００３】
非特許文献１には、誤差拡散法を利用した割符画像生成方法が記載されている。これによれば、重みフィルタにより高周波成分に誤差が拡散されるので高画質の割符画像を生成できる。
【０００４】
非特許文献２には、遺伝的アルゴリズム(GA:Genetic Algorithum)法による割符画像生成方法が記載されている、これでは２値画像にガウシアンフィルタをかけて計算される濃度値が入力画素値と近くなるように割符を生成しているので高画質の割符画像を生成できる。
【０００５】
非特許文献３には、組織的ディザ法を利用した割符画像生成方法が記載されている。これは非特許文献１や非特許文献２と同様に入力濃淡画像サイズと同じ大きさの割符画像を生成する方法であり、２枚の閾値マトリクスを秘密画像の１画素ごとにランダムに切り替えて使用し、対応する入力画像の画素ごとにマトリクスとの比較による閾値判定をすることで割符画像を高速に生成する。
【０００６】
特許文献１には、濃度パターン法を利用した割符画像生成方法が記載されている。これは入力濃淡画像の１画素の濃度を通常２値からなる割符画像のd×d画素(dは通常2から4)の濃度で表す方法であり、計算量が少ない。
【０００７】
以上のような割符画像生成方法で生成された割符画像を用いることにより、計算機を用いずに視覚的に秘密情報を復号できるという特徴を持つ。例えば、各割符画像をそれぞれ透明シートに印刷し、それらの透明シートを重畳することで秘密情報を復号できる。
【特許文献１】特開平９−２５２３９７号公報
【特許文献２】特開２００３−１９８５２６号公報
【特許文献３】特開２００２−３５８０１３号公報
【非特許文献１】M.S.Fu, O.C.Au,“Data Hiding in Halftone Images using Stochastic Error Diffusion”,Proc. of IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol.3, pp.1965-1968, 2001.
【非特許文献２】Emi Myodo and Kiyoshi Tanaka, “A Watermark Sharing Scheme to High Quality Halftone Images with Genetic Algorithms”, Applications of Evolutionary Computing : EvoWorkshops 2004, LNCS, Springer, Vol.3005, pp.339-348, 2004.
【非特許文献３】岡一博，松井甲子雄，“組織的ディザ法によるハードコピー画像への署名情報の埋め込み”，信学論，Vol.J80-D-II, No.3, pp.820-823, 1997.
【非特許文献４】R. Ulichney “The void-and-cluster method for dither array generation”, Proc. SPIE. Vol.1913, pp.332-343, 1993.
【非特許文献５】M. Noar, A. Shamir, “Visual Cryptography”, Proc. Eurocrypt’94, pp.1-12, 1994.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１の誤差拡散法を利用した割符画像生成方法は、画素ごとに重みフィルタをかけ、誤差に重みをかけて足し合わせるために、計算量が多く、高速に割符画像を生成できないという課題がある。
【０００９】
非特許文献２のＧＡ法による割符画像生成方法も、入力画素値と２値画像にガウシアンフィルタをかけて計算される濃度値が近くなるように割符画像を生成するので、計算量が多く、高速に割符画像を生成できないという課題がある。
【００１０】
非特許文献３の組織的ディザによる割符画像生成方法は、マトリクス特有の規則的な模様が割符画像に現われる他、ランダムなマトリクス切り替えによる画質劣化が生じたり、マトリクスサイズが大きくなるにつれて秘密画像の解像度が小さくなるという課題がある。
【００１１】
特許文献１の濃度パターン法を利用した割符画像生成方法は、割符画像が入力画像サイズよりもd×d倍大きくなり、セル内の画素はランダムに決められるため画質が粗いという課題がある。
【００１２】
このように従来の割符画像生成方法は、高画質な割符を生成できる方法は割符生成時間が長く、割符生成時間が短い方法は画質が悪くなり、割符画像を高画質かつ高速に生成することができないという課題がある。ここで割符生成時間とは濃淡画像を入力してから割符画像を出力するまでの時間を指す。
【００１３】
本発明の目的は、短い割符生成時間で高画質な割符画像を生成でき、また解像度の高い秘密画像を復号できる割符画像生成方法、復号方法、割符画像生成装置および復号装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するために、本発明は、割符性のある複数枚の種画像のセットを準備する第１のステップと、前記種画像のセットから閾値マトリクスのセットを作成する第２のステップと、前記閾値マトリクスのセットを用いて複数枚の割符画像を作成する第３のステップを有することを特徴としている。
【００１５】
また、本発明は、前記第２のステップが、割符性のある複数枚の種画像から複数枚の異なるバイナリパターン画像を作成する処理と前記バイナリパターン画像から閾値マトリクスのセットを作成する処理を含み、前記バイナリパターン画像を作成する処理は、秘密画像をもとに領域分割した領域内のみで種画像間の画素セットは壊さずに画素の配置換えを行う処理を含むことを特徴としている。
【００１６】
また、本発明は、前記第３のステップが、多階調濃淡画像に対して前記第２のステップで作成した閾値マトリクスのセットを用いて２値化もしくは多値化を行うことにより複数枚の割符画像を作成することを特徴としている。
【００１７】
第２の閾値マトリクスは、前記第２のステップあるいは任意の手法を用いて作成された第１の閾値マトリクスから作成することもできる。
【００１８】
本発明により作成された複数枚の割符画像をそれぞれ透明媒体に印刷し、該透明媒体に透過光を照射することにより、または画素ごとに論理積演算や最小値を求める演算を実行することにより解像度の高い秘密画像を復号できる。
【００１９】
本発明は、各ステップを実現するソフトウエアあるいはハードウエアを持つ装置としても実現できる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明は、複数枚の閾値マトリクスを用いて割符画像を生成するので、画素ごとに閾値マトリクスの閾値と比較処理することで高速に割符画像のセットを生成することができる。
【００２１】
また、視覚特性のよい高画質のハーフトーン画像を生成できる、ＶＣ法（void-and-cluster method：ボイドアンドクラスタ法)などのハーフトーン技術を利用して閾値マトリクスを生成することにより、ランダムでもなく、規則的な模様が目立つわけでもない視覚特性のよい高画質の割符画像のセットを生成することができ、生成された割符画像のセットを重畳することにより秘密画像を復号することができる。また、秘密画像の１画素ごとに閾値マトリクスを切り替えないので秘密画像の解像度低下を抑えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明では、視覚特性のよい高画質のハーフトーン画像を生成できる、ＶＣ法などのハーフトーン技術を利用するので、まず、これについて説明する。なお、ＶＣ法は非特許文献４に記載されている。ＶＣ法は、閾値マトリクスを用いてハーフトーン画像を生成するために提案された方法であり、これによればランダムでもなく、規則的で特有の模様が目立つわけでもない視覚特性のよい１枚のハーフトーン画像を生成することができる。
【００２３】
図１は、ＶＣ法によるハーフトーン画像作成手順を示すフローチャートである。同図に示すように、ＶＣ法は、ランダム画像から閾値マトリクスを作成するステップ(S11)と閾値マトリクスを正規化し、正規化した閾値マトリクスを用いて入力濃淡画像からハーフトーン画像を作成するステップ(S12)を有する。
【００２４】
Ｓ１１は、図２のフローチャートを示すように、ＶＣ法による画素の削除または追加による交換でランダム画像からバイナリパターン画像を生成するステップ(S21)とＶＣ法による画素の削除または追加で閾値マトリクスを作成するステップ(S22)を有する。
【００２５】
Ｓ１２は、図３のフローチャートを示すように、Ｓ１１で作成された閾値マトリクスを正規化し、正規化した閾値マトリクスと入力濃淡画像を比較処理してハーフトーン画像を作成するステップ(S31)を有する。
【００２６】
ここで、マトリクスサイズ、入力のランダム画像のサイズ、バイナリパターン画像のサイズをＭ＊Ｎとする。Ｓ２１では、白(1)、黒(0)の２値からなるランダム画像を入力とし、視覚特性のよい２値からなるバイナリパターン画像を生成する。
【００２７】
各ステップでの処理の詳細説明は非特許文献４にあるので省略するが、Ｓ２１内の処理手順を詳細に示したのが図４のフローチャートである。その概要は、ランダム画像にガウシアンフィルタをかけ、注目画素(注目画素は、ランダム画像中の０か１の画素の中で個数の少ない方とする。)が最も稠密している最密部を見つけて画素を取り除き、また、注目画素が最も疎な最疎部を見つけて画素を付け足す操作を繰り返し(つまり、最密部と最疎部で画素交換を繰り返す。)、この画素交換を最密部から画素を取り除いたとき最疎部と同じ箇所になるまで繰り返す、というものである。なお、通常、閾値マトリクスはタイリングして用いるので、疎密部もタイリングして計算をする。
【００２８】
Ｓ２２内の処理手順を詳細に示したのが図５〜図７のフローチャートである。Ｓ２２では、Ｓ２１で生成したバイナリパターン画像を入力とし、閾値マトリクスを作成する。閾値マトリクスには０からＭ×Ｎ−１の整数値が埋まる。
【００２９】
バイナリパターン画像の濃度をDenseとし、黒画素の方が数が少なく密部になるとすると、上記フローチャートにより、まず、濃度Denseに対応する一様濃淡画像を入力して２値化したときに視覚特性のよいバイナリパターン画像がそのまま現れるように閾値マトリクスが作成される。次に、濃度Denseよりも少々黒濃度の濃い一様濃淡画像を入力して２値化したときにバイナリパターン画像の最疎部にひとつ黒画素を足したバイナリパターン画像が生成されるように閾値マトリクスが作成される。このようにして、画素をひとつ加えるごとに最疎部を計算し直してまたそこに黒画素を加えることで、徐々に濃くなっていく様々な濃度の入力値に対して視覚特性のよいバイナリパターン画像を生成できる閾値マトリクスを作成する。黒濃度が薄い方についても同様である。
【００３０】
次に、Ｓ３１内の処理について説明する。ここでは、Ｓ２２で作成した閾値マトリクスを用いて入力濃淡画像からハーフトーン画像を生成する。入力濃淡画像の階調数をＤとし、閾値マトリクス中の０〜Ｎ×Ｍ−１の整数値をｔとし、生成するハーフトーン画像の階調数をＸとすると、非特許文献４に記載されているように、Ｓ３１では、まず、式(1)により閾値マトリクスを正規化する。この正規化により閾値は０〜Ｄ−１の整数値となる。この整数値をｔ’とする。次に、正規化された閾値マトリクスと入力濃淡画像を式(2)により比較することでＸ値のハーフトーン画像を生成する。
int[{((D-1)/(X-1))*(t+1/2)}/MN]                                    (1)
output=Quantize{input+t’}                                         (2)
【００３１】
２値のハーフトーン画像の場合には、input>t’ならば白画素、そうでなければ黒画素としてハーフトーン画像を生成すればよい。なお、異なる入力濃淡画像からハーフトーン画像を作成する場合、ＤとＸの値が変化しなければ再度閾値マトリクスを正規化する必要はない。例えばＤ＝２５６、Ｘ＝２であることが多い。この場合には入力画像と閾値マトリクスの比較処理だけを行なえばよいので高速にハーフトーン画像を生成できる。
【００３２】
図８は、ランダム画像、およびこのランダム画像からＶＣ法で生成したバイナリパターン画像の例を示す。ここでは１２８×１２８画素の画像としている。また、図９は、正規化前と正規化後の閾値マトリクスの例を示す。
【００３３】
次に、本発明を説明する。本発明は、ソフトウエアあるいはハードウエアによる装置としても実現できるが、以下では、方法として実現した場合について説明する。
【００３４】
図１０は、本発明に係る割符画像生成方法における処理手順を示すフローチャートである。まず、割符性のある複数枚の種画像のセットを準備する(S101)。次に、上記したＶＣ法を用いて種画像のセットから閾値マトリクスのセットを作成し(S102)、さらに閾値マトリクスのセットを用いて入力濃淡画像から複数枚の割符画像を生成する(S103)。これにより生成された複数枚の割符画像をそれぞれ透明媒体に印刷し、該透明媒体に透過光を照射することにより、または画素ごとに論理積演算や最小値を求める演算を実行することにより秘密画像を復号できる。
【００３５】
なお、Ｓ１０３で入力濃淡画像を使用すれば該入力濃淡画像を割符画像に挿入することができるが、入力濃淡画像を使用することなく、Ｓ１０２で作成した閾値マトリクスそのもの、あるいは該閾値マトリクスを処理して得られるパターンを割符画像とすることもできる。例えば、閾値マトリクスの値を一定範囲内に圧縮して得られるパターンを割符画像とすることができる。
【００３６】
以下、各処理について詳細に説明する。なお、閾値マトリクスを用いて割符画像を生成する処理(S103)は、入力濃淡画像を使用する場合、１枚の割符画像の生成については図３と同様であり、生成するのが複数枚になっただけであるので、以下では主にＳ１０１とＳ１０２の処理について説明する。
【００３７】
まず、割符性のある複数枚の種画像のセットを準備する処理(S101)について説明する。割符性があるとは割符画像セット中の複数枚の割符画像の重畳処理で秘密画像を復号できること、例えば、図１１に示すように、割符画像セット中の複数枚の割符画像(例えば割符画像１と割符画像２)の２枚を重畳処理する(S111)ことで秘密画像を復号できることを意味する。
【００３８】
割符画像１および割符画像２が白（１）、黒（０）のバイナリパターン画像の場合には、Ｓ１１１の重畳処理を割符画像１と割符画像２の画素値を掛け合わせるものとすることにより秘密画像を復号できる。白(1)×白(1)＝白(1)、白(1)×黒(0)＝黒(0)、黒(0)×白(1)＝黒(0)、黒(0)×黒(0)＝黒画素(0)となり、復号画像において各画素が濃度変化を起こすので秘密画像を復号できる。
【００３９】
図１２は、Ｓ１０１内の処理手順を示すフローチャートである。種画像の特徴は、図１３に示すように、割符画像と同様に重畳処理(S131)すると秘密画像を復号できることである(図１１参照)。
【００４０】
図１２において、秘密画像と該秘密画像を埋め込むためのカバー画像から種画像１，２，・・・のセットを生成する(S121)。種画像のセットを生成する方法は、特許文献１〜３、非特許文献１〜３、５に記載されている割符画像生成方法や、重畳時に秘密画像が現出するその他の全ての割符生成方法でよい。
【００４１】
カバー画像は、秘密画像の視認性を高めるためには中間階調の一様濃度画像がよい。例えば、非特許文献２のＧＡ法において中間階調の一様濃度画像を入力すると視覚特性のよい種画像セットを生成することができる。特許文献２，３や非特許文献５などの割符生成方法で生成される種画像１枚は通常、黒画素と白画素が同数のランダム状の画像である。
【００４２】
また、種画像内の黒画素と白画素の個数がほぼ等しいランダムな種画像のセットを生成することができる。例えば、２値(黒(0)，白(1))の秘密画像Ｗ１からランダムな２枚の種画像１，２を生成する場合、Ｘ１を種画像１に出力する画素、Ｘ２を種画像２に出力する画素とし、これを(X1,X2)で表記すると、Ｗ１＝０のとき、(0,1),(1,0)のどちらかをランダムに選んで種画像１，２に出力し、Ｗ１＝１のとき、(0,0),(1,1)のどちらかをランダムに選んで種画像１，２に出力することで割符性のある種画像１，２のセットを生成することができる。このとき秘密画像Ｗ１を１画素ごとに種画像１，２に埋め込んでいるので秘密画像Ｗ１の解像度は高い。
【００４３】
また、種画像１と重畳処理したときに別の秘密画像Ｗ２が出てくるランダムな種画像３を生成することもできる。このとき種画像３は、Ｗ２＝０で種画像１とは異なる画素値を出力し、Ｗ２＝１で種画像１と同じ画素値を出力することで生成できる。ここで種画像１，２，３は完全なランダム画像になる。また、割符となる種画像の秘密画像は、割符画像生成方法に依存して２値画像から多値画像までの秘密画像とすることができる。
【００４４】
上記のようにして作成した種画像のセットをそのまま使用することも可能であるが、例えば、非特許文献５に従って生成した種画像は一見、白画素と黒画素からなる中間階調のランダム画像に見えるが、よく見るとテクスチャが観測される。これは微小ブロックごとの視認性を保証しているために生じるテクスチャであることが多い。
【００４５】
そこで、種画像が特有のテクスチャを持ってしまう場合には、必要に応じてランダマイズ化を行ってテクスチャを壊し(S122)、種画像のセットを生成する。ランダマイズ化を行う時に秘密画像の分割領域や種画像間の位置関係を考慮しないと、重畳処理時の濃度がそれぞれの分割領域で変化してしまい視認性が劣化することがある。そこで、視認性の高い割符画像を得るために、微小ブロックごとではなく、秘密画像の領域分割情報を用いて分割領域ごとで閉じた操作を行う。つまり、分割領域内の重畳画素値が変化しないように割符画像間の位置関係を保存してランダマイズ化を行うことで分割領域ごとの重畳処理時の濃度変化を防ぎ、視認性を保証する。または、特許文献２，３や非特許文献５などの方法で種画像を作成する場合、作成後にランダマイズ化を行うのではなく、作成時にブロック内の視認性を保証しないテクスチャの現れないランダム画像を作成することもできる。例えば、生成行列の列ベクトルが画素セットに相当し、行数ｎが割符枚数に等しい場合、１／ｎの確率でランダムに列ベクトルを選んで種画像セットを生成することでテクスチャが発生することを防ぐことができる。
【００４６】
図１４は、秘密画像の領域分割情報を得る処理手順を示すフローチャートである。領域分割処理(S141)では、秘密画像の特徴を用いて領域分割し、領域分割情報を得る。例えば、秘密画像が白黒の文字画像であれば、文字領域と背景領域に分割する。秘密画像が濃淡画像であれば、いくつかの閾値を用いて領域分割する。
【００４７】
特許文献２，３のように、複数枚ｋの秘密画像が存在する場合には、１枚ごとに秘密画像をＷＮｉ(ｉ＝1,2,・・・,k)種類の領域に分割し、分割した領域の組み合わせの違いで分割領域を定める。この場合の分割領域はＷＮ１＊ＷＮ２＊・・・＊ＷＮｋ種類となる。
【００４８】
例えば、秘密画像が２枚でそれぞれ２領域に分割できるとき、ＷＮ１＝２、ＷＮ２＝２となるので、分割領域はＷＮ１＊ＷＮ２＝４種類となる。図１５に示すように「▲」と「■」という２枚の黒文字画像が秘密画像１，２である場合、分割領域は[背景領域(領域１)]、[「▲」の文字のみが黒い領域(領域２)]、[「■」の文字のみが黒い領域(領域３)]、[「▲」と「■」」の両方とも黒い領域(領域４)]の４種類となる。幾何学的に画像が切れているような秘密画像の場合には、この切れている部分で更に領域分割してもよい。また、分割領域の境界付近を重点的に処理するために境界付近に一定領域を設けるように領域分割してもよく、分割領域が重複するように分割してもよい。さらに、複数の割符画像から秘密画像を予想して領域分割することもできる。
【００４９】
視認性を保証しつつテクスチャを壊すランダマイズ化(S122)での画素配置換え手順は、以下の(1),(2)とすればよい。
(1)複数の種画像間で位置が同じである画素値を画素値セット(X1,X2,X3,・・・)とする。この画素値セットは壊さない。
(2)分割領域内のみで画素値セットの配置換えをする。
【００５０】
画素値セットの配置換えは、完全にランダマイズ化したい場合は全ての画素値セットの位置をランダムに決め直せばよいし、そうでない場合はランダムに位置を２つ選んで画素値セットを交換する操作を適当回数だけ繰り返せばよい。後者の場合、画素値セットを交換する操作を繰り返すと分割領域内は徐々にランダマイズ化されるが、分割領域ごとにランダムの度合いが変わってしまうことがある。これをを防ぐためには、分割領域面積に比例して交換する回数を決めればよい。
【００５１】
上記のランダマイズ化の方法は、特許文献２，３や非特許文献５などの３枚以上の種画像を生成し、種画像の枚数による制御や組み合わせによる制御が可能な機能性の高い方法でも有効である。
【００５２】
次に、種画像のセットから閾値マトリックスのセットを作成する処理手順(S102)について説明する。図１６はこの処理手順を示すフローチャートである。ここでは、割符性のある複数の種画像１，２，・・・を入力し、複数枚の閾値マトリクス１，２，・・・を作成する。図１７は、ランダム割符による種画像１，２の例を示し、ここでは秘密画像を「Ｋ」としている。種画像１，２は割符性を持つのでこれらを重畳処理すれば秘密画像「Ｋ」が現出する。
【００５３】
以下では、種画像１の処理系統について説明するが、他の種画像２，・・・についても同様である。まず、ＶＣ法による画素の削除または追加による交換を行って種画像１からバイナリパターン画像１を生成する(S161-1)。次に、ＶＣ法による画素の削除または追加を行ってバイナリパターン画像１から閾値マトリクス１を生成する(S161-2)。
【００５４】
非特許文献４では、単なるランダム画像を入力して１枚の閾値マトリクスを生成するが、本発明では割符性のある複数の種画像を入力して複数枚の閾値マトリクスを生成する。基本的な処理は同様である。
【００５５】
種画像１，２，・・・をＶＣ法で処理するので、ＶＣ法によるハーフトーン画像の生成と同様に、全く画質が変化しない割符画像を生成できる閾値マトリクス１，２，・・・のセットを作成することができる。また、ＶＣ法による画素の交換を行なったとき、ランダム割符による２枚構成の種画像１，２であれば、バイナリパターン画像１，２はある程度割符性を保ち、ＶＣ法による画素の削除や追加でもある程度割符性が保存されるので、画質を落とすことなく割符性のある閾値マトリクス１，２のセットを作成することができる。
【００５６】
図１８は、画素の交換(S161-1)で生成されたバイナリパターン画像１，２の例を示し、バイナリパターン画像１，２はある程度割符性を保っているので、これらを重畳処理すれば秘密画像「Ｋ」が現出する。また、ＶＣ法による画素の削除または追加を行ってバイナリパターン画像１，２から生成した閾値マトリクス１，２も割符性を持つので、これらの重畳処理によっても秘密画像「Ｋ」を現出できる。
【００５７】
また、この後に別の種画像３を用いて閾値マトリクスを作成することもできる。これにより種画像１−２、１−３で割符性をもった閾値マトリクスのセットを作成できる。種画像は割符性のあるものならばどのような方法で作成したものでもよい。
【００５８】
図１９は、種画像のセットから閾値マトリックスのセットを作成する他の処理手順(S102)を示すフローチャートである。この処理手順では、ＶＣ法による画素の削除または追加を行って種画像１，２，・・・から閾値マトリクス１，２，・・・のセットを直接作成する(S191-1,S191-2,・・・)。ここで入力される種画像は割符性のある画像ならばどのような方法で作成したものでもよい。また、図１６のＳ１６１−１，Ｓ１６１−２，・・・と同様の処理で別に作成したバイナリパターン画像１，２，・・・を種画像１，２，・・・としてもよい。ここでの種画像１，２，・・・は、図２のバイナリパターン画像に相当するので視覚特性のよいものが望ましい。
【００５９】
次に、バイナリパターン画像１，２，・・・における秘密画像の視認性を高め、結果的に視認性の高い割符画像を生成できる閾値マトリクスを作成するために、分割領域情報(図１４参照)をもとに領域制御を行なう方法について説明する。
【００６０】
図２０は、この方法で閾値マトリクスを作成する処理手順を示すフローチャートである。画素交換のときにランダマイズ化(図１２参照)を行うときと同様に、画素値交換のときに分割領域や種画像間の位置関係を考慮しないと、重畳処理時の濃度がそれぞれの分割領域で変化してしまい視認性が劣化する。そこで、秘密画像の領域分割情報を用いて分割領域で閉じた画素交換の操作を行い、分割領域内の重畳画素値が変化しないように種画像間の位置関係を保存してＶＣ法による画素の削除または追加による交換、つまり疎密の画素交換を行ってバイナリパターン画像１，２，・・・を生成する(S201)。これにより分割領域ごとの重畳処理時の濃度変化を防ぎ、視認性を保証する。
【００６１】
次に、図１６と同様に、ＶＣ法による画素の削除または追加を行ってバイナリパターン画像１，２，・・・から閾値マトリクス１，２，・・・を生成する(S202-1,S202-2,・・・)。
【００６２】
視認性を保証しつつ重畳処理時の濃度変化を防ぐ画素交換の手順は、以下の(1),(2)とすればよい。
(1)複数の種画像間で位置が同じである画素値を画素値セット(X1,X2,X3,・・・)とする。この画素値セットは壊さない。
(2)分割領域内のみで画素値セットの交換を行う。
これにより、分割領域内での重畳時の濃度はＶＣ法を適用する前後で変わらなくなり、図１６と比較して秘密画像の視認性が向上する。
【００６３】
画素交換に際してはランダムに位置を選ぶことができるが、ＶＣ法ではガウシアンフィルタなどの方法を用いて最密部や最疎部を計算し、その結果に従う位置を選ぶ。この場合、複数枚の種画像上で同じ位置が最密部や最疎部とは限らないので、このような場合には、最密部あるいは最疎部とする位置を、例えば以下の方法で決定する。
(1)１枚の種画像ごとに算出した密部や疎部の値を用いて、画素値セットの中で密部や疎部での加重和をとり最密部や最疎部を決定する方法。
(2)１枚の種画像において算出した密部や疎部の値を用いて、最密部や最疎部を決定する方法。
(3)複数枚の種画像において算出した密部や疎部の値を交互に用いて、最密部や最疎部を決定する方法。
(4)複数枚の種画像において算出した密部や疎部の値の最大値または最小値を用いて、最密部や最疎部を決定する方法。
１部の種画像だけ視覚特性のよいバイナリパターン画像を作成してしまうのを防ぐため、(1)と(2)の方法を組み合わせて使用してもよく、時々ランダムに画素値セットを取り替えるようにしてもよい。
【００６４】
分割領域における画素交換は以下に示す方法で実行できる。
(1)各分割領域で交互にＶＣ法による画素交換を行なう方法。この方法によれば、１つの分割領域に対し視覚特性のよいバイナリパターン画像を作成した後に他の分割領域にＶＣ(ボイドアンドクラスタ)を行なう方法に比較し、種画像全体で徐々に画質のよいバイナリパターン画像を作成できる。これにより、分割領域の境界が目立って種画像が劣化したり領域境界が浮き出ることを避け、適切な計算をすることができる。
(2)上記(1)に加えて、さらに分割領域の面積に応じて交換周期を変える方法。例えば、文字領域が全体領域の1/4、背景領域が3/4に領域分割された場合、一度文字領域で画素交換を行い、次に３度背景領域で画素交換を行ない、さらに一度文字領域で画素交換を行うというように交換周期を変える。これにより、分割領域間での画質格差を軽減できる。
【００６５】
一度作成した閾値マトリクスに依存させて秘密画像の領域分割情報を用いて割符性のあるもう１つの閾値マトリクスを作成することもできる。この場合、図１６あるいは図１９に従って一方の閾値マトリクスを作成し、これにより作成された閾値マトリクスを用いて他方のマトリクスを作成することができるが、任意の手法で、あるいは従来のＶＣ法などのハーフトーン技術で作成された１枚の閾値マトリクスと秘密画像から他の閾値マトリクスを作成することもできる。
【００６６】
例えば、従来のＶＣ法などのハーフトーン技術で既に作成されている１枚の閾値マトリクスに中間調の一様濃度画像を適用して第１のバイナリパターン画像を作成し、この第１のバイナリパターン画像と秘密画像から第１のバイナリパターン画像との間で割符性を有する第２のバイナリパターン画像を作成する。次に第２のバイナリパターン画像から第２の閾値マトリクスを作成する。
【００６７】
第１の閾値マトリクスはランダム画像などの任意の画像から図２に従って新たに作成してもよい。これらの場合においても、入力濃淡画像を使用して割符画像を作成してもよいし、閾値マトリクスそのもの、あるいは該閾値マトリクスを処理して得られるパターンを割符画像としてもよい。
【００６８】
この方法によれば、閾値マトリクスを簡単に作成できるだけでなく、任意の階層的な割符画像を作成できる。以下に、この方法を秘密画像が２値画像であるとして説明する。もちろん秘密画像は２値画像に限られない。
【００６９】
図２１は、閾値マトリクス１に依存させて閾値マトリクス２を作成する処理手順を示すフローチャートであり、閾値マトリクス１と分割領域情報を数値演算して閾値マトリクス２を生成する(S211)。数値演算は、閾値マトリクスの値のコピー、反転、補正などである。
【００７０】
例えば、領域分割により秘密画像を文字領域と背景領域に分ける。背景領域については閾値マトリクス１の値ｔ(0からMN-1)をそのまま閾値マトリクス２にコピーし、文字領域については閾値マトリクス１の値ｔ(0からMN-1)をその中間値ＭＮ／２を中心に折り返して閾値マトリクス２に埋め込む。
【００７１】
また、背景領域については閾値マトリクス１の値ｔ(0からMN-1)をそのまま閾値マトリクス２にコピーし、文字領域については閾値マトリクス１の値を位置交換しつつ閾値マトリクス２に埋め込んでもよい。この際の位置交換の交換規則をランダムにすると視覚特性が悪くなることがあるので、交換規則は、例えば最大閾値と最小閾値で交換し、次に大きい閾値と次に小さい閾値で交換することを繰り返し、最大閾値と最小閾値の大小関係が逆転するまで繰り返すなどするものとする。
【００７２】
後者の場合には、１枚の閾値マトリクスに存在する値が０からＭＮ−１となって通常のマトリクスと変わらないので、閾値マトリクス２内の値を検査してもこれが割符作成用の閾値マトリクスであると知られる恐れがない。
【００７３】
また、前者と後者ともに文字領域中央部では比較的良好な画質で割符画像を生成することができる。しかし、閾値マトリクス２で作成した割符画像は分割領域の境界が目立ちやすく秘匿性に問題があることがある。特に、分割領域の境界に垂直する隣接２画素の閾値を足し合わせて平均をとったとき、ＭＮ／２から大きく離れた箇所ほど秘匿性に問題があると考えられる。この問題は、例えば平均がＭＮ／２からＭＮ／４以上離れている位置とその閾値を洗い出し、その中で閾値交換を行なうなどの補正をすれば軽減できる。
【００７４】
図２２は、閾値マトリクス１に依存させて閾値マトリクス２を作成する他の処理手順を示すフローチャートであり、閾値マトリクス２を作成する際に起こる秘密画像の秘匿性を高め、割符画像上に秘密画像の境界が浮き出ないように領域制御をする例である。
【００７５】
閾値マトリクス１に依存させて閾値マトリクス２を作成する処理(S221)では、例えば、背景領域については閾値マトリクス１の値を閾値マトリクス２にそのままコピーする。文字領域については文字領域内の閾値マトリクス１の値を洗い出し、閾値マトリクス２の閾値集合とする。文字領域の閾値マトリクス２の値はバイナリパターン画像２を作成し直して再決定する。
【００７６】
バイナリパターン画像２を作成し直すために、まず、閾値マトリクス１に濃度Denseを入力してバイナリパターン画像１を得る。背景画像についてはバイナリパターン画像１をバイナリパターン画像２にコピーする。文字領域については閾値マトリクス１を閾値集合の中間値ＭＮ／２で反転させて濃度Denseを入力した時の値をバイナリパターン画像２として出力する。もし濃度Denseが中間階調ならば、バイナリパターン画像１を白黒反転させた画像がバイナリパターン画像２として得られる。その後、文字領域内のみで疎密を計算して画素を削除または追加することでバイナリパターン画像２の作り直しを行う。計算量削減のために、計算領域は境界周辺画素のみとしてもよい。このようにすることでバイナリパターン画像２上で秘密情報の境界が現れるのをある程度抑制できる。
【００７７】
また、文字領域を濃度Denseと同じ濃度のランダム画像としたり、閾値マトリクス１から計算されるバイナリパターン画像とランダム画像が混在する画像としたりしてバイナリパターン画像２を作り直すようにしてもよい。例えば、文字領域の境界付近のみをランダム画像としてもよい。
【００７８】
その後、作り直したバイナリパターン画像２から疎密を計算することで閾値マトリクス２の値を決める。この閾値決定の処理では、文字領域の画素数をＬとしたとき、まず、０からＬ−１の仮の閾値を決定する。次に、文字領域についての閾値マトリクス２の閾値集合(先に文字領域内の閾値マトリクス１の値を洗い出しで得たもの)を小さい方からソートし直し、０からＬ−１の仮の閾値を実際の閾値と置き換える。このようにすることで閾値マトリクス１から少ない計算量で閾値マトリクス２を作成でき、境界領域の出現を抑制することもできる。
【００７９】
図２３は、図１６により作成した閾値マトリクス１，２を用いて作成した割符画像１，２、およびそれらを重畳処理した重畳画像の例を示す図である。また、図２４と図２５は、ＧＡ法(非特許文献２参照)で生成した種画像から図１９により作成した閾値マトリクス１，２を用いて作成した割符画像１，２、およびそれらを重畳処理した重畳画像の例を示す図であり、図２４は、割符画像１，２に挿入する入力濃淡画像を同一とした例である。図２５は、割符画像１，２に挿入する入力濃淡画像を異ならせた例であり、重畳画像において２つの入力濃淡画像が重畳されて薄く現れている。これらではいずれも秘密画像を「Ｋ」としている。
【００８０】
本発明によれば、固定の秘密画像が現出する閾値マトリクスのセットを一度作成しておけば、入力濃淡画像が大量であっても閾値比較処理のみで高速に割符画像のセットを作成できる。
【００８１】
教育ツールなどに利用する場合、「正」の秘密画像を埋め込んだ複数枚の閾値マトリクスと「誤」の秘密画像を埋め込んだ複数枚の閾値マトリクスを一度作成してしまえば、大量の高画質割符画像を高速に生成できる。例えば、割符画像１と割符画像２を重畳すると「正」が現出し、割符画像１と割符画像３を重畳すると「誤」が現出するような大量の教育コンテンツを高速に作成できる。この場合は１枚の種画像１を共通とし、割符画像１と２の組用、割符画像１と３の組用に上記関係を満たす閾値マトリクスのセットを生成できる。割符画像１と２の組や割符画像１と３の組において、例えば図１６に示すように、領域制御を行なわないで閾値マトリクスを作成する場合、割符画像１と２の組用に作成した割符画像１用の閾値マトリクス１２と割符画像１と３の組用に作成した割符画像１の閾値マトリクス１３は等しくなるので、割符画像１，２，３用の閾値マトリクスのセットを生成できる。このとき画質はＶＣ法で生成したハーフトーン画像と等しいことが保証される。
【００８２】
図２０に示すように領域制御を行い、閾値マトリクス１２と１３が等しくならない場合でも、どちらか一方の閾値マトリクス、例えば閾値マトリクス１２を代表として用いて閾値マトリクスセットを作成することもできる。また、図２１や図２２に示すように１つの閾値マトリクスに依存して他の閾値マトリクスを作成することで閾値マトリクスのセットを生成することができる。割符画像１，２の組用の閾値マトリクスがあるとき、割符画像１用の閾値マトリクス１２から閾値マトリクス１３を作成することで閾値マトリクスセットを作成できる。
【００８３】
本発明は、カラー画像をＲＧＢやＹＭＣなどのレイヤーに分解し、それぞれのレイヤについて割符画像を作成し、割符画像を重ね合わせることで高画質なカラー割符画像を作成することもできる。レイヤーごとに異なる秘密画像を埋め込んだ閾値マトリクスを用いれば多くの秘密画像を埋むこともできる。レイヤーごとに同一の秘密画像を埋め込んだ閾値マトリクスのセットを作成することもできる。レイヤーごとに異なる閾値マトリクスを用いればカラー画像のドットがレイヤーごとに分かれ、高品質のカラー割符を生成することができる。
【００８４】
動画像のフレームごとに割符画像を作成することもできる。本発明により動画の大量フレームを高速に処理して割符動画像を作成することができる。カラー動画像であれば上記のようにレイヤーに分解して処理して割符動画像を作成できる。１つの割符動画像の系列はＲＧＢそれぞれの２値画像を重ね合わせたフレームの連なりと考える。フレームの連なりが高速に切り替えられて表示されるので動画像として認識できる。このような割符動画像を複数本作れば、複数の割符動画像のフレームを高速に切り替えて表示することで秘密画像を視覚的に復号することができる。例えば、系列１のフレームと系列２のフレームを交互に切り替えて表示すると秘密画像が復号されるようにできる。非特許文献１や非特許文献２で提案されている割符画像生成方法では、割符画像の生成に時間がかかる上、入力画像の微小な変化でもそれに対して生成される割符パターンは全く異なり、動画像で高速切り替え表示をしても秘密画像が平均化されて消えてしまうため秘密画像を復号できない。これに対し、本発明では入力画像の微小な変化に対して生成される割符の画素配置パターンは殆ど変化しないので、動画像で高速切り替え表示をしたときにパターンが残りやすい部分と平均化される部分が出てくるので秘密画像を現出させることが可能である。
【００８５】
また、２枚に２値の秘密画像が埋め込まれているランダム割符はワンタイムパッド暗号と等しく情報理論的に安全であり、一方から秘密画像が漏れる心配は全くない。それを種画像として図２０のような領域制御を行なわず、図１６のような処理で生成した閾値マトリクスにおいても安全性は保証される。つまり、閾値マトリクスから作成した割符画像の片方から秘密画像が漏れる心配は全くない。その上、ランダム割符を種画像として生成される１枚の割符画像の画質は、ＶＣ法で作成されるハーフトーン画像の画質と全く変わらないことが保証され、重畳処理すると秘密画像を復号できる。従って、高速なだけでなく割符を適用する前の高画質と安全性がアルゴリズム的に保証された割符画像生成が可能となる。
【００８６】
また、種画像を非特許文献５の(k,n)法で作成した割符画像や特許文献２，３の割符画像生成方法で作成した割符画像とすれば、機能性の高い割符画像を生成できる閾値マトリクスセットの作成が可能となる。例えば(k,n)法によればｎ枚の割符画像中の任意のｋ枚以上を重畳処理した場合にだけ秘密画像を復号できる。具体的には、(3,4)法を用いた場合、４枚中２枚の割符画像を重畳処理しても秘密画像を復号できないが、３枚以上重畳処理すると初めて秘密画像を復号できるなどの機能の制御が可能である。
【００８７】
また、特許文献２，３によればグラフを作成し、任意の２枚の割符画像を重畳処理するとその距離ごとに異なる秘密画像が復号されるシステムを構築できる。具体的には、ｓ１，ｓ２，ｓ３，ｓ４，ｓ５の頂点があり、ｓ１−ｓ２，ｓ２−ｓ３，ｓ３−ｓ４，ｓ４−ｓ５，ｓ５−ｓ１が辺で繋がれているグラフを考えたとき、ｓ１−ｓ２やｓ２−ｓ３の割符画像を重畳処理すると「１」の文字を復号でき、ｓ１−ｓ３を重畳処理すると「２」の文字を復号できるというようなシステムを構築できる。
【００８８】
割符画像は従来ではランダム状で意味を持たない。そこで、これらの割符画像を種画像とし、割符画像にハーフトーン画像を挿入することで割符画像に意味を持たせることができる。ランダム状の割符画像を重畳処理して秘密画像が現出する場合よりも、意味のある割符画像を重畳処理して秘密画像が現れる場合の方が復号画像に意味のある割符画像がうすく残るので納得性が高い。また、ランダム状の割符画像を大量に持っている人は割符画像の見分けがつかず管理が大変となるが、割符画像に意味を持つ画像が挿入されていれば管理性がよくなる。
【００８９】
また、ランダム状の割符画像ではなく、好みの濃淡画像を挿入した割符画像を作成できるのでエンターテイメント性も増す。例えば、以下のような「相性診断システム」を構築することもできる。
(1)ユーザはアンケートに答えてｓ１からｓ５のいずれかの割符画像を入手できる。ｓ１からｓ５は、アンケート結果を踏まえて送信される。例えば、ｓ１は目立ちたがり屋、ｓ２はおとなしいなどの分類となっており、アンケートに対する答えから判断する。
(2)ユーザ同士で割符画像を重畳処理すると両者の距離が現れる。距離が近いほど相性がよいと判断する。
ここで、割符画像に人の顔を挿入することもできる。例えば２つの割符画像それぞれにＡさんとＢさんの顔を挿入しておき、両者を重畳処理すると相性が例えば「80％」と現出するようにすることができる。この場合、復号画像上にＡさんとＢさんの顔が薄く残るので納得性が高まる。割符画像の重畳処理時に各人の名前文字を画像の一部（左上と右下など）に重ならないようにして入れれば、より納得性が高まる。
【００９０】
多くの目、鼻、口などのパーツをサーバに蓄積しておき、その中からアンケート結果に応じて選択したパーツを組み合わせて濃淡画像を作り、割符画像をこの濃淡画像から作成して本人に送り返すようにすることもできる。パーツの数が大量にある場合はその組み合わせ数が膨大となるので、サーバに初めから大量の濃淡画像または割符画像を用意しておくのは無駄が多いが、本発明に従えばパーツを用いて高速に大量の割符画像を生成することができる。また、ユーザもアンケート結果によりいかなる濃淡画像が挿入された割符画像が送られてくるのかが楽しみであり、エンターテイメント性が増す。
【００９１】
(k,n)法を利用した画像判子システムにおいても同様の効果が期待できる。例えば重役が１０人いて４人以上集まると「承認」の文字画像が現出する画像判子システムを構築することができる。この場合、重役各人が多くの判子を持っていても、割符画像に各判子の画像を挿入しておけば判子の管理が容易になる。また、他人からみて分かるように名前文字を割符画像に挿入しておけば、他人からも誰の判子か一目瞭然である。中間階調の一様濃度画像を閾値マトリクスに入力すれば意味を持たない割符画像を作ることもできる。中間階調の一様濃度の割符画像ならば何でも種画像として利用でき、拡張性が高い。
【００９２】
その他、認証ツール、促進販売ツール、著作権保護、高画質なハーフトーン画像利用による秘密情報の存在隠蔽などにも利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】ＶＣ法によるハーフトーン画像作成手順を示すフローチャートである。
【図２】図１のＳ１１の処理のフローチャートである。
【図３】図１のＳ１２の処理のフローチャートである。
【図４】図２のＳ２１の処理手順を詳細に示すフローチャートである。
【図５】図２のＳ２２の処理手順を詳細に示すフローチャートである。
【図６】図５のフローチャートの続きである。
【図７】図６のフローチャートの続きである。
【図８】ランダム画像およびバイナリパターン画像の例を示す図である。
【図９】正規化前後の閾値マトリクスの例を示す図である。
【図１０】本発明に係る割符画像生成方法における処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】割符画像復号の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】種画像セット準備の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】種画像復号の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】秘密情報領域分割の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】複数枚秘密画像領域分割の説明図である。
【図１６】種画像セットから閾値マトリックスセットを作成する処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】ランダム割符による種画像の例を示す図である。
【図１８】バイナリパターン画像の例を示す図である。
【図１９】種画像セットから閾値マトリックスセットを作成する他の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】領域制御を行なって閾値マトリクスを作成する処理手順を示すフローチャートである。
【図２１】１つの閾値マトリクスに依存させて他の閾値マトリクスを作成する処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】１つの閾値マトリクスに依存させて他の閾値マトリクスを作成する他の処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】図１６により作成した閾値マトリクスを用いて作成した割符画像と重畳画像の例を示す図である。
【図２４】ＧＡ法で生成した種画像から図１９により作成した閾値マトリクを用いて作成した割符画像と重畳画像の例(濃淡画像同一)を示す図である。
【図２５】ＧＡ法で生成した種画像から図１９により作成した閾値マトリクを用いて作成した割符画像と重畳画像の例(濃淡画像相違)を示す図である。
【符号の説明】
【００９４】
Ｓ１０１・・・割符性のある複数枚の種画像のセットを準備するステップ
Ｓ１０２・・・種画像のセットから閾値マトリクスのセットを作成するステップ
Ｓ１０３・・・閾値マトリクスのセットを用いて入力濃淡画像から複数枚の割符画像を作成するステップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図８】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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